阪神 4R 詳細AI予想

本レースの全馬 AI 評価と推奨馬券を掲載します。期待値プラスと判定した馬のみ買い目に含めています。

モデル

4R 阪神競馬場　発走 11:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	レイワノキセキ	高倉	実36.3	B▽ A▽勝率2% EV-36% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／98日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神26R 9着/16頭+1.6秒 04/25 3京都15R 8着/12頭+1.3秒 04/05 2阪神44R 6着/15頭+2.0秒 03/22 1阪神104R 4着/17頭+0.3秒 02/21 1小倉96R 6着/16頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 98日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -37% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 2.8%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 1.8% / 期待値 -36% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
2	テイエムプレミラン	▲森田	実33.9	B▽ A▽勝率2% EV-40% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調／110日ぶりの実戦）
前5走 05/26 浦和9R 7着/11頭+1.5秒 04/19 2阪神83R 10着/16頭+1.8秒 02/15 2京都63R 10着/16頭+2.1秒 01/31 2京都12R 9着/9頭+3.6秒 01/18 1京都76R 15着/18頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) △ ローテーション 110日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 2.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 1.8% / 期待値 -40% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
3	ワンダーシャッフル	★河原田	実92.7	B× A▽勝率1% EV-49% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（154日ぶりの実戦）
前5走 04/12 1福島25R 10着/16頭+0.8秒 03/22 1中京44R 4着/15頭+0.6秒 03/01 1小倉126R 4着/16頭+0.3秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 154日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 17位 / 勝率 0.5% / 期待値 -50% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
4	シャリキモン	角田和	実73.9	B× A×勝率1% EV-59% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（112日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都104R 4着/10頭+1.0秒 05/10 3京都65R 3着/13頭+0.7秒 04/11 2阪神54R 6着/15頭+0.7秒 02/21 1阪神12R 11着/14頭+3.5秒 01/31 1小倉37R 11着/16頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 △ ローテーション 112日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -62% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.4%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 15位 / 勝率 0.5% / 期待値 -60% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
5	オーマイラッキーン	◇永島	実32.6	B▽ A▽勝率2% EV-42% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（140日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都25R 6着/12頭+0.5秒 04/11 1福島13R 8着/16頭+0.6秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) △ ローテーション 140日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 3.1%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 1.8% / 期待値 -43% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
6	ヴィスメンティス	吉村	実52.8	B▽ A▽勝率1% EV-41% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（133日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都44R 6着/11頭+1.0秒 02/21 1小倉96R 11着/16頭+1.0秒 01/24 1小倉16R 4着/18頭+0.4秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) △ ローテーション 133日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -9% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 1.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 12位 / 勝率 1.1% / 期待値 -42% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
7	ヴァンドゥーヴル	Ｍデムーロ	実80.6	B× A×勝率1% EV-56% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／175日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京43R 7着/15頭+1.1秒 02/01 2京都25R 7着/13頭+1.5秒 01/18 1京都75R 12着/17頭+1.4秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) △ ローテーション 175日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -58% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.2%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 16位 / 勝率 0.5% / 期待値 -56% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
8	ダノンオブアイデア	北村友	実31.1	B▽ A▽勝率2% EV-45% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（113日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都95R 4着/14頭+0.6秒 03/28 1中京55R 9着/15頭+0.9秒 01/24 1京都85R 6着/18頭+1.0秒 12/20 5阪神52R 8着/16頭+1.1秒 06/21 3東京55R 7着/12頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.3着 △ ローテーション 113日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -10% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 3.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 1.8% / 期待値 -45% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
9	リボンインザスカイ	斎藤	実9.8	B▲ A▲勝率12% EV+21% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均8.0着と低調／147日ぶりの実戦）
前5走 04/19 2阪神82R 8着/16頭+0.8秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) △ ローテーション 147日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -14% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 8.8% (オッズ暗示: 10.2%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 12.4% / 期待値 +21% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
10	ノブレスラブリエ	松若	実22.1	B△ A△勝率4% EV-15% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.7着と低調／102日ぶりの実戦）
前5走 06/03 船橋7R 9着/10頭+5.3秒 04/26 1福島65R 7着/15頭+0.5秒 10/18 4東京65R 10着/16頭+1.2秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) △ ローテーション 102日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.6% (オッズ暗示: 4.5%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 3.8% / 期待値 -16% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
11	ロールスワン	中井	実65.6	B▽ A▽勝率2% EV+14% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調）
前5走 3回1日阪神7R 12着/18頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +12% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 1.5%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 1.7% / 期待値 +15% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
12	オープンザパンドラ	田口	実14.2	B△ A△勝率7% EV-4% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（133日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京45R 7着/15頭+0.9秒 04/19 2阪神85R 3着/13頭+0.1秒 03/28 1中京55R 6着/15頭+0.3秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 △ ローテーション 133日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 7.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 6.7% / 期待値 -4% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
13	ジュンヴァッテッド	△柴田裕	実106.2	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.0着と低調／148日ぶりの実戦）
前5走 04/18 2阪神74R 11着/18頭+1.3秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 148日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
14	ワンダーデリエール	☆田山	実24.8	B△ A△勝率2% EV-56% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.7着と低調／前走3着／119日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都85R 3着/10頭+0.2秒 05/09 3京都51R 13着/15頭+3.2秒 01/22 船橋7R 10着/13頭+2.6秒 12/27 5阪神76R 9着/11頭+4.0秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 119日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -28% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.9% (オッズ暗示: 4.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 1.8% / 期待値 -56% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
15	クールドリオン	西村淳	実3.7	B○ A○勝率29% EV+6% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着／329日ぶりの実戦）
前5走 10/19 3京都72R 2着/6頭+0.1秒 09/21 4阪神72R 7着/13頭+0.6秒 07/27 3中京23R 3着/6頭+0.6秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 329日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -8% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 24.9% (オッズ暗示: 27.0%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 28.9% / 期待値 +7% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
16	ルーチェブリラーレ	ルメール	実1.9	B◎ A◎勝率34% EV-35% 詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 2回4日中京1R 3着/18頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -24% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 40.2% (オッズ暗示: 52.6%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 33.9% / 期待値 -36% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
17	フローマジック	菱田	実75.8	B× A▽勝率1% EV-22% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（113日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都95R 12着/14頭+1.8秒 01/10 1京都36R 7着/18頭+0.6秒 12/27 5阪神75R 3着/14頭+0.6秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 113日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 13位 / 勝率 1.0% / 期待値 -23% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
18	ベルトナリテ	幸	実82.4	B× A×勝率1% EV-51% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／148日ぶりの実戦）
前5走 04/18 1福島36R 8着/15頭+1.3秒 03/01 1阪神41R 8着/13頭+2.7秒 02/08 1小倉66R 10着/16頭+1.0秒 11/30 4京都82R 7着/13頭+1.3秒 09/27 4阪神84R 8着/16頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 18 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) △ ローテーション 148日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -68% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.4% (オッズ暗示: 1.2%) × Aモデルの評価 (参考) レース内 14位 / 勝率 0.6% / 期待値 -52% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。

AI評価 ◎鉄板本命 ◎本命 ○対抗 ▲注目 △押さえ ▽下位 ×推奨外／ 期待値 100円賭けたときの想定利益率／ オッズ 実=リアル取得済推定=推定オッズ

AIの本命

AI評価1位Aモデル ◎

ルーチェブリラーレ

騎手ルメール

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

-23%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:○15クールドリオン

3.7倍

EV -7%

▲A:▲9リボンインザスカイ

9.8倍

EV -13%

出走馬全18頭

◎A:◎16

ルーチェブリラーレ

ルメール

1.9倍

-23%

›

○A:○15

クールドリオン

西村淳

3.7倍

-7%

›

▲A:▲9

リボンインザスカイ

斎藤

9.8倍

-13%

›

△A:△12

オープンザパンドラ

田口

14.2倍

-23%

›

△A:△10

ノブレスラブリエ

松若

22.1倍

-20%

›

△A:△14

ワンダーデリエール

☆田山

24.8倍

-27%

›

▽A:▽8

ダノンオブアイデア

北村友

31.1倍

-9%

›

▽A:▽2

テイエムプレミラン

▲森田

33.9倍

-23%

›

▽A:▽5

オーマイラッキーン

◇永島

32.6倍

-43%

›

▽A:▽1

レイワノキセキ

高倉

36.3倍

-37%

›

▽A:▽6

ヴィスメンティス

吉村

52.8倍

-9%

›

▽A:▽11

ロールスワン

中井

65.6倍

+12%

›

×A:×4

シャリキモン

角田和

73.9倍

-61%

›

×A:▽17

フローマジック

菱田

75.8倍

-60%

›

×A:×7

ヴァンドゥーヴル

Ｍデムーロ

80.6倍

-58%

›

×A:▽3

ワンダーシャッフル

★河原田

92.7倍

-52%

›

×13

ジュンヴァッテッド

△柴田裕

106.2倍

-51%

›

×A:×18

ベルトナリテ

幸

82.4倍

-68%

›

各馬をタップでAI評価の根拠を表示。印は推奨モデル (B) 基準、「A:」は A モデルの評価。買い目は期待値プラスのみ推奨。

このレースの推奨馬券　2モデル並走

両モデルとも見送り

4R 阪神競馬場　発走 11:20

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	レイワノキセキ	高倉	実36.3	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率0%と苦戦傾向／98日ぶりの実戦）
前5走 06/07 3阪神26R 9着/16頭+1.6秒 04/25 3京都15R 8着/12頭+1.3秒 04/05 2阪神44R 6着/15頭+2.0秒 03/22 1阪神104R 4着/17頭+0.3秒 02/21 1小倉96R 6着/16頭+0.5秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 7.7着 (不振) × 当競馬場適性 4走で勝率 0% (苦戦) △ ローテーション 98日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 2.8%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
2	テイエムプレミラン	▲森田	実33.9	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均9.0着と低調／110日ぶりの実戦）
前5走 05/26 浦和9R 7着/11頭+1.5秒 04/19 2阪神83R 10着/16頭+1.8秒 02/15 2京都63R 10着/16頭+2.1秒 01/31 2京都12R 9着/9頭+3.6秒 01/18 1京都76R 15着/18頭+1.4秒
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 9.0着 (不振) △ ローテーション 110日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 2.9%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
3	ワンダーシャッフル	★河原田	実92.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（154日ぶりの実戦）
前5走 04/12 1福島25R 10着/16頭+0.8秒 03/22 1中京44R 4着/15頭+0.6秒 03/01 1小倉126R 4着/16頭+0.3秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 ▽ 前走実績前走 10着 (大敗) △ ローテーション 154日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -50% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.1%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
4	シャリキモン	角田和	実73.9	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（112日ぶりの実戦）
前5走 05/24 3京都104R 4着/10頭+1.0秒 05/10 3京都65R 3着/13頭+0.7秒 04/11 2阪神54R 6着/15頭+0.7秒 02/21 1阪神12R 11着/14頭+3.5秒 01/31 1小倉37R 11着/16頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 △ ローテーション 112日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -60% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
5	オーマイラッキーン	◇永島	実32.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（140日ぶりの実戦）
前5走 04/26 3京都25R 6着/12頭+0.5秒 04/11 1福島13R 8着/16頭+0.6秒 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) △ ローテーション 140日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -43% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
6	ヴィスメンティス	吉村	実52.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（133日ぶりの実戦）
前5走 05/03 3京都44R 6着/11頭+1.0秒 02/21 1小倉96R 11着/16頭+1.0秒 01/24 1小倉16R 4着/18頭+0.4秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) △ ローテーション 133日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -42% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 1.9%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
7	ヴァンドゥーヴル	Ｍデムーロ	実80.6	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／175日ぶりの実戦）
前5走 03/22 1中京43R 7着/15頭+1.1秒 02/01 2京都25R 7着/13頭+1.5秒 01/18 1京都75R 12着/17頭+1.4秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) △ ローテーション 175日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
8	ダノンオブアイデア	北村友	実31.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（113日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都95R 4着/14頭+0.6秒 03/28 1中京55R 9着/15頭+0.9秒 01/24 1京都85R 6着/18頭+1.0秒 12/20 5阪神52R 8着/16頭+1.1秒 06/21 3東京55R 7着/12頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.3着 △ ローテーション 113日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -45% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 3.2%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
9	リボンインザスカイ	斎藤	実9.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均8.0着と低調／147日ぶりの実戦）
前5走 04/19 2阪神82R 8着/16頭+0.8秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) △ ローテーション 147日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +21% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 12.4% (オッズ暗示: 10.2%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
10	ノブレスラブリエ	松若	実22.1	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.7着と低調／102日ぶりの実戦）
前5走 06/03 船橋7R 9着/10頭+5.3秒 04/26 1福島65R 7着/15頭+0.5秒 10/18 4東京65R 10着/16頭+1.2秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) △ ローテーション 102日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.8% (オッズ暗示: 4.5%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
11	ロールスワン	中井	実65.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均12.0着と低調）
前5走 3回1日阪神7R 12着/18頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 12.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +14% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 1.5%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
12	オープンザパンドラ	田口	実14.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（133日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京45R 7着/15頭+0.9秒 04/19 2阪神85R 3着/13頭+0.1秒 03/28 1中京55R 6着/15頭+0.3秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 △ ローテーション 133日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 6.7% (オッズ暗示: 7.0%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
13	ジュンヴァッテッド	△柴田裕	実106.2	×詳細▼	AI予測データ未取得（このレースの予測は実行できていません）
前5走 04/18 2阪神74R 11着/18頭+1.3秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 13 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 11.0着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 148日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -100% (大幅な期待値マイナス) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
14	ワンダーデリエール	☆田山	実24.8	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走平均8.7着と低調／前走3着／119日ぶりの実戦）
前5走 05/17 3京都85R 3着/10頭+0.2秒 05/09 3京都51R 13着/15頭+3.2秒 01/22 船橋7R 10着/13頭+2.6秒 12/27 5阪神76R 9着/11頭+4.0秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 14 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 119日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -56% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.8% (オッズ暗示: 4.0%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
15	クールドリオン	西村淳	実3.7	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（前走2着／329日ぶりの実戦）
前5走 10/19 3京都72R 2着/6頭+0.1秒 09/21 4阪神72R 7着/13頭+0.6秒 07/27 3中京23R 3着/6頭+0.6秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 15 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 4.0着 ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 329日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +6% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 28.9% (オッズ暗示: 27.0%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
16	ルーチェブリラーレ	ルメール	実1.9	◎詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス（直近3走平均3.0着と安定／前走3着）
前5走 2回4日中京1R 3着/18頭 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 16 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子平均 3.0着 (安定) ○ 前走実績前走 3着 (好走) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -36% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 33.9% (オッズ暗示: 52.6%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
17	フローマジック	菱田	実75.8	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（113日ぶりの実戦）
前5走 05/23 3京都95R 12着/14頭+1.8秒 01/10 1京都36R 7着/18頭+0.6秒 12/27 5阪神75R 3着/14頭+0.6秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 17 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 12着 (大敗) △ ローテーション 113日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -23% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.0% (オッズ暗示: 1.3%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
18	ベルトナリテ	幸	実82.4	×詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均8.7着と低調／148日ぶりの実戦）
前5走 04/18 1福島36R 8着/15頭+1.3秒 03/01 1阪神41R 8着/13頭+2.7秒 02/08 1小倉66R 10着/16頭+1.0秒 11/30 4京都82R 7着/13頭+1.3秒 09/27 4阪神84R 8着/16頭+0.8秒
AI 評価の内訳 — 馬番 18 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) × 直近3戦の調子平均 8.7着 (不振) △ ローテーション 148日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -52% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。

AIの本命

AI評価1位

ルーチェブリラーレ

騎手ルメール

単勝オッズ

1.9倍

AI期待値

-35%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○15クールドリオン

3.7倍

EV +6%

▲9リボンインザスカイ

9.8倍

EV +21%

出走馬全18頭

◎16

ルーチェブリラーレ

ルメール

1.9倍

-35%

›

○15

クールドリオン

西村淳

3.7倍

+6%

›

▲9

リボンインザスカイ

斎藤

9.8倍

+21%

›

△12

オープンザパンドラ

田口

14.2倍

-4%

›

△10

ノブレスラブリエ

松若

22.1倍

-15%

›

△14

ワンダーデリエール

☆田山

24.8倍

-56%

›

▽8

ダノンオブアイデア

北村友

31.1倍

-45%

›

▽5

オーマイラッキーン

◇永島

32.6倍

-42%

›

▽2

テイエムプレミラン

▲森田

33.9倍

-40%

›

▽1

レイワノキセキ

高倉

36.3倍

-36%

›

▽11

ロールスワン

中井

65.6倍

+14%

›

▽6

ヴィスメンティス

吉村

52.8倍

-41%

›

▽17

フローマジック

菱田

75.8倍

-22%

›

×18

ベルトナリテ

幸

82.4倍

-51%

›

×4

シャリキモン

角田和

73.9倍

-59%

›

×7

ヴァンドゥーヴル

Ｍデムーロ

80.6倍

-56%

›

▽3

ワンダーシャッフル

★河原田

92.7倍

-49%

›

×13

ジュンヴァッテッド

△柴田裕

106.2倍

-99%

›

各馬をタップでAI評価の根拠を表示。買い目は期待値プラスのみ推奨。

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